Ist Actian VectorAI DB die beste Alternative zu eingebettet “?

Die PostgreSQL-Abhängigkeit entscheidet diesen Vergleich noch vor jedem Benchmark. Wenn eine Anwendung bereits eine Verbindung zu einem Postgres-Backend herstellt, ist pgvector der praktischste Weg zur Vektorsuche. Das Team vermeidet so eine Migration auf eine Vektordatenbank, neue Betriebsanleitungen, Lücken in der Überwachung und ungewohnte Fehlerquellen.

Dieser Kompromiss ändert sich bei ressourcenbeschränkten Bereitstellungen ohne vorhandene Infrastruktur. Die Einrichtung einer relationalen Datenbank ausschließlich für die Vektorsuche verursacht Speicher- und Betriebsaufwand, den Edge-Hardware und eingebettet nicht immer bewältigen können.

Wir vergleichen beide Ansätze und zeigen genau auf, wann Actian VectorAI DB die bessere Wahl als pgvector ist.

TL;DR

Hier sehen Sie einen Vergleich zwischen pgvector und VectorAI DB hinsichtlich Deployment, Leistung und Kosten.

Was pgvector zum Ausführen benötigt 

pgvector erweitert eine relationale PostgreSQL-Datenbank um Vektorsuchfunktionen mithilfe einer Erweiterung, die Vektordatentypen und Ähnlichkeitsoperatoren registriert. Es läuft nicht als eigenständige Vektordatenbank.

Die Bereitstellung von pgvector für die semantische Suche umfasst die Einrichtung von Postgres, die Installation der Erweiterung auf Betriebssystemebene – entweder durch Kompilieren aus dem Quellcode oder über einen Paketmanager –, die Ausführung von `CREATE EXTENSION vector` in jeder Datenbank sowie die Erstellung von Tabellen mit Vektorspalten zur Speicherung von Einbettungen. Teams, die bereits eine Postgres-Instanz betreiben, können die meisten dieser Schritte überspringen. Die Vektor-Erweiterung lässt sich innerhalb weniger Minuten installieren, und die bestehende Datenbank übernimmt die neue Workload. 

Teams ohne Postgres tragen den gesamten betrieblichen Aufwand. PostgreSQL bietet Speicherverwaltung, Write-Ahead-Logging (WAL), Langlebigkeit und Absturzwiederherstellung als Teil seiner Engine. Jede Deployment diese Last, noch bevor die Anwendung auch nur eine einzige Einbettung schreibt. Auf beschränkter Edge-Hardware und eingebettet -Systemen ist dieser Platzbedarf der entscheidende Faktor. 

Postgres beansprucht etwa 3 GB RAM, noch bevor das Betriebssystem, das KI-Modell und die Vektordaten berücksichtigt werden. HNSW-Indizes kommen noch einmal das 2- bis 3-Fache der Basisvektorgröße hinzu. Bei 1 Mio. Vektoren mit 768 Dimensionen sind somit 11 GB RAM ein realistischer Ausgangspunkt. Führen Sie diese Workload einem industriellen Edge-Controller mit 4 GB RAM aus, der die Inferenz von Sensordaten übernimmt, und die Hardware kann dies nicht bewältigen. Vier Postgres-Parameter bestimmen diesen Speicherbedarf. 

Postgres-Dokumentation empfiehlt shared_buffers auf 25 % des Arbeitsspeichers, „work_mem“ ist standardmäßig auf 4 MB pro abfragen eingestellt, maintenance_work_mem reserviert 64 MB für die Indexerstellung, und „effective_cache_size“ ist standardmäßig auf 4 GB eingestellt, wobei eine Einstellung von 50–75 % des gesamten Arbeitsspeichers empfohlen wird. Die Feinabstimmung jedes Parameters zur Optimierung der Vektorsuchleistung in selbst gehosteten Bereitstellungen ist Routinearbeit für ein Postgres-Team. Für Teams ohne Postgres-Erfahrung hat die Lernkurve nichts mit der Vektorsuche zu tun. Sie lernen eine relationale Datenbank nur, um eine einzige Funktion zu ermöglichen.

Vergleich der Abhängigkeitsstrukturen zwischen pgvector und VectorAI DB

VectorAI DB wird als einzelner Docker-Container ohne zugrunde liegende relationale Datenbank installiert. Die „Starter“-Stufe fasst 1 Million Vektoren mit 768 Dimensionen und int8-Genauigkeit in insgesamt 1,7 GB Arbeitsspeicher – das ist etwa sechsmal weniger als beim pgvector-Ansatz bei derselben Workload. Auf einem Edge-Controller mit 4 GB Speicher sorgt dieser Unterschied im Speicherverbrauch für Spielraum, damit das KI-Modell, die Anwendung und das Betriebssystem ausgeführt werden können. Wenn die Deployment , stellt sich als Nächstes die Frage, wie schnell sie reagiert.

Leistung bei 1 Million Vektoren

Die pgvector-Benchmarks variieren in den veröffentlichten Tests, da die Ergebnisse von den HNSW-Parametern und der PostgreSQL-Optimierung abhängen. Ein Test vom April 2026 auf AWS-r6i.2xlarge-Instanzen (8 vCPUs, 64 GB RAM) mit 1 Mio. Vektoren und 768 Dimensionen ergab eine p95-Latenz von 89 ms und eine p99-Latenz von 124 ms bei einem Recall von 99,1 %. Ein separater Test mit einem HNSW-Index mit m=16 und ef_construction=64 ergab 360 QPS bei einer p95-Latenz von 48 ms. Diese Schwankungen in der Latenz zeigen, wo pgvector seine Stärken hat. 

Mit einer p99-Latenz von 124 ms eignet sich pgvector für Wissensdatenbanken, Empfehlungssysteme und E-Commerce-Produktkataloge, bei denen Nutzer gelegentliche Latenzzeiten im Tail-Bereich von über 100 ms in Kauf nehmen können. Die Inferenz auf dem Endgerät in Umgebungen ohne Internetverbindung, in Sicherheitssystemen und bei lokalen RAG-Anwendungen (Retrieval-Augmented Generation) erfordert eine p99-Latenz von unter 20 ms bis 50 ms. Eine Sensoranwendung in der Fertigung , die auf einem 4-GB-Edge-Knoten Fehler klassifiziert, kann nicht 124 ms pro abfragen warten. 

VectorAI DB liefert 1.040 QPS bei einer Recall-Rate von 99,48 % für dieselbe Workload mit 1 Million Vektoren und 768 Dimensionen, wobei die p95-Latenz bei 11,3 ms und die p99-Latenz bei 12,7 ms liegt. Der Benchmark wurde auf einem Rechner mit 64 GB RAM und den HNSW-Parametern m=32, ef_construction=512 und ef_search=512 durchgeführt. 

Eine abfragen von 12,7 ms bedeutet, dass die „Starter“-Stufe von VectorAI DB auf einem Edge-Gerät läuft, das eine visuelle Inspektion an einer laufenden Fertigungslinie durchführt, mit Inferenzbeschränkungen von unter 50 ms lokale Vektorähnlichkeitssuchen durchführen und ein fehlerhaftes Teil kennzeichnen kann, bevor es die Prüfstation verlässt.

Leistung bei 1 Million Vektoren

Die vollständige Methodik sowie Einzelheiten zur Reproduzierbarkeit finden Sie im Artikel zum VectorAI-DB-Benchmark.

Die Kosten für die Einführung von pgvector in die Produktion

pgvector ist Open Source und kann unter der PostgreSQL-Lizenz kostenlos genutzt werden. Die Infrastruktur, auf der es läuft, ist dies jedoch nicht.

Die Erweiterung einer bestehenden Postgres-Datenbank um pgvector verursacht keine zusätzlichen Kosten für die Datenbank. Die Vektordaten nutzen die bestehende Instanz sowie backup bestehende Überwachungs- und backup .

Für Teams, die nicht über Postgres verfügen, entstehen Kosten für die Datenbank selbst. Eigenhosting bedeutet, einen Server bereitzustellen, ihn für Vektor-Workloads zu dimensionieren und die fortlaufende Optimierung durchzuführen, die eine relationale Datenbank für Vektor-Workloads erfordert.

Managed Postgres auf AWS RDS, Google Cloud , Azure Database, Neon oder Supabase entzieht Ihnen die Verwaltung der Infrastruktur und ersetzt diese durch Lieferanten-Lock-in Preismodelle, die möglicherweise nicht zu Ihren Nutzungsmustern passen. Eine db.r5.large-Instanz in der Region „us-east-1“ kostet bei AWS RDS in der Einstiegsgröße etwa 183 US-Dollar pro Monat und steigt auf rund 4.400 US-Dollar, wenn CPU Speicher- und CPU mit abfragen wächst.

Der Rechenaufwand steigt nichtlinear mit der Anzahl der Vektoren. Ein Entwicklerteam, das Postgres einsetzte, dokumentierte, dass die Latenz bei der E-Commerce-Suche von 50 ms auf 800 ms anstieg, als die Anzahl der Produkt-Embeddings die 10-Millionen-Marke überschritt. Für Deployment endgültige Deployment mit 50 Millionen Vektoren Deployment eine Instanz mit 1 TB RAM Deployment , wobei allein der HNSW-Index 450 GB beanspruchte. Auf AWS RDS Workload die Datenbank-Engine für diese Workload im On-Demand-Modus etwa 8.700 US-Dollar pro Monat.

VectorAI DB berechnet die Kosten Workload . Die „Starter“-Stufe umfasst 1 Million Vektoren für 417 US-Dollar pro Monat, 5 Millionen Vektoren kosten 1.250 US-Dollar und Workloads mit mehr als 10 Millionen Vektoren liegen bei etwa 2.500 US-Dollar. Die Kosten richten sich nach der Anzahl der Vektoren und nicht nach der Größe der Maschine, auf der der Workload ausgeführt wird.

Kostenvergleich bei 1 Million Vektoren

Bei 1 Million Vektoren in einer bestehenden Postgres-Umgebung ist pgvector der kostengünstigste Einstieg in den Produktivbetrieb. Für Teams, die eine neue Infrastruktur ausschließlich für die Vektorsuche einrichten, sind die Preise für VectorAI DB vorhersehbar, da keine separate Postgres-Rechnung anfällt.

Wann pgvector die richtige Wahl ist

pgvector ist die richtige Wahl für jedes Team, das Postgres bereits in der Produktion einsetzt.

Die Vektorsuche wird mit einem einzigen CREATE EXTENSION vector;-Befehl installiert, wobei Einbettungen und Anwendungsdaten dieselbe Instanz nutzen. Mit „One abfragen eine Vektorspalte nach Ähnlichkeit abfragen , und mithilfe von SQL JOIN werden strukturierte Daten aus verwandten Tabellen ohne Synchronisationslogik kombiniert.

Die Betriebsumgebung bleibt unverändert. PostgreSQL sichert Vektoren mithilfe des pg_dump-Workflows und überwacht sie über dieselben abfragen Verbindungsmetriken. Für ein PostgreSQL-Team ist die Vektorsuche lediglich eine weitere Workload einem System, das sie ohnehin bereits betreiben.

AWS RDS, Google Cloud und Azure Database bieten pgvector als unterstützte Erweiterung an. Empfehlungssysteme, interne Wissensdatenbanken und semantische Suchanwendungen laufen auf Postgres mit pgvector bei Vektorskalierungen von 1 Mio. bis 100 Mio. bei jedem Anbieter. Diese Bereitstellungen profitieren von der vier Jahrzehnte langen Erfahrung von Postgres im Bereich der Datenbankentwicklung, die pgvector nicht neu aufbauen musste.

Die Entscheidung für eine dedizierte Vektordatenbank, wenn Ihre Anwendung auf Postgres läuft, bedeutet, einen zweiten Dienst zu betreiben, um eine Anforderung zu erfüllen, die Postgres bereits erfüllt.

Entscheidungsflussdiagramm für Datenbanken

Entwicklererfahrung und Integration

pgvector stellt Vektoroperationen wie Kosinusähnlichkeit, L2-Abstand und Skalarprodukt über Standard-SQL-Operatoren bereit. Eine einzige abfragen die IVFFlat- oder HNSW-Ähnlichkeitssuche mit einer WHERE-Klausel für eine hybride Suche kombinieren. Dieselbe abfragen zudem Fähigkeiten von PostgreSQLs „tsvector“ und „tsquery“ nutzen.

DB-Abfragen bei VectorAI erfolgen über ein Python JavaScript-SDK oder direkt über gRPC- und REST-APIs. Metadaten über den FilterBuilder schränkt die Trefferliste anhand von Feldern wie Tags, Zeitstempeln oder Mandanten-IDs ein, und die Vektorähnlichkeitssuche über HNSW liefert innerhalb dieser Grenzen semantisch relevante Ergebnisse.

Die folgenden Code-Blöcke veranschaulichen, wie pgvector und VectorAI DB die hybride Suche für KI-Anwendungen umsetzen, die sowohl semantische Ähnlichkeit als auch die exakte Suche nach dem nächsten Nachbarn erfordern. In jedem Beispiel wird ein Einzelhandelskatalog erstellt und eine hybride Suche durchgeführt, bei der die drei besten Treffer nach Vektorähnlichkeit gereiht werden, während gleichzeitig nach vorrätiger Bekleidung gefiltert wird.

pgvector-Hybridsuche:

import random
import psycopg2
DIMENSION = 128
products = [
    (i, [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)], cat, True, f"2024-0{(i % 3) + 1}-01")
    for i, cat in enumerate(["apparel", "footwear", "accessories"] * 30)
]
with psycopg2.connect("postgresql://postgres:postgres@localhost:5432/retail_db") as conn:
    with conn.cursor() as cur:
        cur.execute("""
            CREATE TABLE IF NOT EXISTS products (
                id INTEGER PRIMARY KEY,
                embedding VECTOR(%s),
                category TEXT,
                in_stock BOOLEAN,
                added_at DATE
            )
        """, (DIMENSION,))
        cur.executemany(
            "INSERT INTO products (id, embedding, category, in_stock, added_at) VALUES (%s, %s, %s, %s, %s)",
            [(p[0], str(p[1]), p[2], p[3], p[4]) for p in products]
        )
        conn.commit()
        # Random stand-in for a real embedding. In production, generate this from an embedding model
        query_vector = [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)]
        cur.execute("""
            SELECT id, category, added_at, 1 - (embedding <=> %s::vector) AS score
            FROM products
            WHERE category = 'apparel' AND in_stock = TRUE
            ORDER BY score DESC
            LIMIT 3
        """, (str(query_vector),))
        for row in cur.fetchall():
            print(f"Score: {row[3]:.4f} | {row[1]} | added: {row[2]}")

VectorAI DB Hybrid-Suche:

import random
from actian_vectorai import VectorAIClient, VectorParams, Distance, PointStruct, Field, FilterBuilder

DIMENSION = 128
COLLECTION = "products"
products = [
    PointStruct(
        id=i,
        vector=[random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)],
        payload={
            "category": cat,
            "in_stock": True,
            "added_at": f"2024-0{(i % 3) + 1}-01",
        }
    )
    for i, cat in enumerate(["apparel", "footwear", "accessories"] * 30)
]
filter_ = (
    FilterBuilder()
    .must(Field("category").eq("apparel"))
    .must(Field("in_stock").eq(True))
    .build()
)

with VectorAIClient("localhost:6574") as client:
    client.collections.create(COLLECTION, vectors_config=VectorParams(size=DIMENSION, distance=Distance.Cosine))
    client.points.upsert(COLLECTION, products)
    # Random stand-in for a real embedding. In production, generate this from an embedding model
    query_vector = [random.gauss(0, 1) for _ in range(DIMENSION)]
    results = client.points.search(COLLECTION, vector=query_vector, limit=3, filter=filter_)
    for r in results:
        payload = client.points.get(COLLECTION, ids=[r.id])[0].payload
        print(f"Score: {r.score:.4f} | {payload['category']} | added: {payload['added_at']}")

pgvector nutzt die Postgres-Treiber, ORMs, Analysetools und Verwaltungsbibliotheken. Dank dieser Kompatibilität lässt sich die Vektorsuche nahtlos in bestehende Datenzugriffsmuster von Teams integrieren, die bereits mit Postgres arbeiten. In verwalteten Postgres-Umgebungen lässt sich pgvector zudem in herstellerspezifische Erweiterungen integrieren.

Im Gegensatz dazu fehlt VectorAI DB die Tiefe an Bibliotheken und Integrationen von Drittanbietern, die Postgres im Laufe der Zeit aufgebaut hat. Es lässt sich direkt mit LangChain und LlamaIndex verbinden und unterstützt Einbettungsmodelle von Anbietern wie HuggingFace, OpenAI, Cohere und Anthropic. Im Lieferumfang des Docker-Containers ist außerdem eine lokale Benutzeroberfläche enthalten, die die Verwaltung von Datensammlungen, die Leistungsüberwachung und abfragen ohne Programmieraufwand ermöglicht.

pgvector nutzt die ACID-Garantie von PostgreSQL. Postgres schreibt Embeddings und Anwendungsdaten in einer einzigen, atomaren Transaktion, die durch WAL und Point-in-Time-Recovery (PITR) abgesichert ist. Diese transaktionale Beständigkeit für Systeme, die Embeddings zusammen mit Finanzdaten, Audit-Protokollen oder Bestandsaktualisierungen schreiben, die gemeinsam zurückgesetzt werden müssen.

Der Nachteil dabei ist, dass pgvector Fachwissen im Umgang mit PostgreSQL voraussetzt. Entwickler müssen neben der Anwendungslogik auch verwalten und Strategien zur Indexerstellung wie die binäre Quantisierung verwalten . VectorAI DB beseitigt diese Abhängigkeit und die damit verbundene Komplexität beim Betrieb. Es ist keine PostgreSQL-Instanz und keine SQL-Konfiguration erforderlich, da die Interaktion vollständig über das SDK oder die API-Oberfläche erfolgt.

Ein Vergleich mit anderen Cloud Open-Source-Vektordatenbanken

Jede der unten aufgeführten spezialisierten Vektordatenbanken behandelt die Vektorsuche als eigenständiges System. Die Unterschiede bestehen darin, in welchem Umfang sie zusätzliche Infrastruktur erfordern und wie gut sie sich für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen eignen.

Pinecone wird als verwalteter Cloud bereitgestellt, für den keine eigene Infrastruktur betrieben werden muss. Der Dienst eliminiert Deployment , erfordert jedoch eine dauerhafte Netzwerkverbindung und sieht eine nutzungsabhängige Preisgestaltung vor, die bei 50 US-Dollar pro Monat beginnt und mit steigendem abfragen auf etwa 4.000 US-Dollar ansteigt.

Milvus unterstützt mehr als 100 Millionen Vektor-Workloads mit einer verteilten Architektur, die Rechenleistung, Speicher und Metadaten unabhängige Schichten aufteilt. Es bietet GPU-Beschleunigung, horizontale Skalierung und mehrere Indextypen über HNSW und IVFFlat hinaus, ist jedoch Kubernetes Deployment verteilte Deployment auf Kubernetes angewiesen. Bei weniger als 100 Millionen Vektoren sind die Betriebskosten der aus mehreren Komponenten bestehenden Laufzeitumgebung von Milvus höher als der durch die Skalierung Nutzen .

Qdrant bietet eine eigenständige, in Rust implementierte Vektor-Engine, die für die hybride Suche durch Payload-Indizierung und fürisolation Multitenancy optimiert ist. Sie läuft als einzelner Dienst On-Premises, doch mit steigenden Anforderungen an Datenvolumen, Durchsatz und Verfügbarkeit werden Sharding, Replikation und Kapazitätsplanung erforderlich.

Weaviate kombiniert die Vektorsuche mit einem schemabasierten Modell, das gespeicherte Datensätze als Knoten behandelt. Abfragen werden über eine GraphQL-basierte Schnittstelle ausgeführt, die Vektorähnlichkeit, hybride Suche und Querverweis-Traversierung in ein und derselben abfragen unterstützt, und integrierte Funktionen übernehmen die Generierung von Embeddings. Das Schema von Weaviate erfordert jedoch eine Vorabplanung, bevor Daten geladen werden können, und sein HNSW-Speicherbedarf skaliert mit Datensatz , was Deployment Edge-Hardware ungeeignet macht.

ChromaDB läuft als schlanke Python , die Vektoren ohne einen dedizierten Datenbankserver speichert und abfragt. Sie eignet sich für die lokale Entwicklung, RAG-Experimente und Proof-of-Concepts, bietet jedoch nicht die hohe Verfügbarkeit und Langlebigkeit in Produktionssystemen erwartet Langlebigkeit .

Diese Tabelle bietet einen Überblick darüber, wie sich pgvector im Vergleich zu den einzelnen Vektordatenbanken darstellt.

Zum Abschluss

Wenn die Anwendung bereits von Postgres unterstützt wird, sollten Sie sich für pgvector entscheiden. Mit einem einzigen SQL-Befehl lässt sich die Vektorsuche aktivieren, die Einbettungen profitieren von denselben Backups und ACID-Garantien wie die relationalen Daten, und das Team verwaltet eine einzige Datenbank. Falls Postgres nicht Teil der Infrastruktur ist, ist VectorAI DB die richtige Vektordatenbank.

VectorAI DB macht die Installation von Postgres für die Vektorsuche, die Mindestanforderung von 11 GB Arbeitsspeicher sowie die fortlaufende Datenbankoptimierung überflüssig. Das Ergebnis ist eine Vektorsuche, die sich in das Hardware-Budget einfügt, innerhalb dessen die Edge-Anwendung bereits betrieben wird.

Melden Sie sich für das „Starter“-Abo von VectorAI DB an und nutzen Sie die Vektorsuche auf Ihrer Edge-Hardware.

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Über den Autor

Über Tahiya Chowdhury

Tahiya Chowdhury ist Produktmanagerin für Actian Zen und VectorAI DB und leitet dort die Strategie für die branchenweit leistungsstärkste Edge-Datenplattform. Auf der Grundlage ihrer Erfahrungen bei MongoDB und Goldman Sachs hat sich Tahiya auf die Entwicklung von Produkten spezialisiert, die die Schnittstelle zwischen den Anforderungen großer Unternehmen und der Arbeitsgeschwindigkeit moderner Entwickler bilden. Ihr großes Anliegen ist es, die Komplexität der Dateninfrastruktur zu reduzieren und Entwicklungsteams dabei zu unterstützen, schneller vom Prototyp zur Produktion zu gelangen.